다음 기본 구문을 사용하여 Pandas 히스토그램의 y축에 백분율을 표시할 수 있습니다. import pandas as pd import numpy as np import matplotlib. pyplot as plt from matplotlib. ticker import PercentFormatter #create histogram, using percentages instead of counts plt. hist (df[' my_column '],...
다음 방법을 사용하여 두 개의 Pandas DataFrame을 행별로 비교할 수 있습니다. 방법 1: DataFrame을 비교하고 차이점이 있는 행만 유지 df_diff = df1. compare (df2, keep_equal= True , align_axis= 0 ) 방법 2: DataFrame을 비교하고 모든 행 유지 df_diff = df1. compare...
다음 방법을 사용하여 Pandas DataFrame의 두 열 사이의 날짜를 비교할 수 있습니다. 방법 1: 날짜 비교를 표시하는 DataFrame에 새 열을 추가합니다. df[' met_due_date '] = df[' comp_date '] < df[' due_date '] 이 특정 예에서는 comp_date 열의 날짜가 Due_date 열의 날짜보다...
다음 기본 구문을 사용하여 Pandas DataFrame의 두 열 사이의 문자열을 비교할 수 있습니다. df[' col1 ']. str . strip (). str . lower () == df[' col2 ']. str . strip (). str . lower () str.strip() 함수는 각 문자열에서 공백을...
다음 기본 구문을 사용하여 R의 세 열 값을 비교할 수 있습니다. df$all_matching <- df$A == df$B & df$B == df$C 이 구문은 모든 열에 일치하는 값이 있으면 TRUE를 반환하고 그렇지 않으면 FALSE를 반환하는 all_matching 이라는 새 열을 만듭니다. 다음 예에서는 실제로...
dplyr 패키지의 함수를 사용하여 여러 열을 요인으로 변환하려면 다음 방법을 사용할 수 있습니다. 방법 1: 특정 열을 요인으로 변환 library (dplyr) df %>% mutate_at(c(' col1 ', ' col2 '), as. factor ) 방법 2: 모든 문자 열을 요소로 변환 library (dplyr)...
다음 기본 공식을 사용하여 Google 스프레드시트의 세 열을 비교할 수 있습니다. =IF(AND( B2 = C2 , C2 = D2 ), " Equal ", " Not Equal ") 이 특정 수식은 B2 , C2 및 D2 셀의 값을 비교합니다. 모든 값이 동일하면...
다음 기본 구문을 사용하면 pandas에서 ffill() 함수를 사용하여 다른 열의 조건에 따라 채우기 값을 전달할 수 있습니다. df[' sales '] = df. groupby (' store ')[' sales ']. ffill () 이 특정 예에서는 store 열의 이전 값이 store 열의 현재 값과...
fillna() 함수를 사전과 함께 사용하여 다른 열의 값을 기반으로 pandas DataFrame의 한 열에 있는 NaN 값을 바꿀 수 있습니다. 이를 위해 다음 기본 구문을 사용할 수 있습니다. #define dictionary dict = {' A ': 5 , ' B ': 10 ,...
다음 방법을 사용하여 Pandas DataFrame에서 문자열 열을 날짜/시간 형식으로 변환할 수 있습니다. 방법 1: 문자열 열을 날짜/시간으로 변환 df[' col1 '] = pd. to_datetime (df[' col1 ']) 방법 2: 여러 열을 문자열에서 날짜/시간으로 변환 df[[' col1 ', ' col2 ']] =...